Exercicis i casos pràctics amb R. LAB1
2025-09-29
R Markdown
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Ejercicio 1: Utilizando las funciones citadas en este Laboratorio, comprobad qué paquetes tenéis instalados en vuestra versión de RStudio e instalad el paquete MASS y el paquete Survival y comprobad la información que contienen. Buscad información sobre el paquete Rcmdr (R Commander) desde la consola.
Ejercicio 2: a) Importad un archivo de texto y buscad un summary() de tres variables que escojáis. b) Importad un archivo «.csv» y buscad un fivenum() de dos variables que os parezcan relevantes para el estudio.
#a)
dades1 <- read.delim("subjectes_habits.txt", header = TRUE, fileEncoding = "UTF-8")
View(dades1)
head(dades1)## ID Alçada_cm Pes_kg Exercici_setmanal_hores Dieta
## 1 S001 170 70 3 Equilibrada
## 2 S002 165 60 0 Hipercalorica
## 3 S003 180 85 5 Vegetariana
## 4 S004 175 77 2 Equilibrada
## 5 S005 160 55 1 Hipocalorica
## 6 S006 185 92 6 Equilibradasummary(dades1)## ID Alçada_cm Pes_kg Exercici_setmanal_hores
## Length:10 Min. :160.0 Min. :55.00 Min. :0.00
## Class :character 1st Qu.:168.5 1st Qu.:65.00 1st Qu.:1.25
## Mode :character Median :173.5 Median :73.50 Median :3.00
## Mean :173.4 Mean :73.90 Mean :2.90
## 3rd Qu.:179.2 3rd Qu.:83.75 3rd Qu.:4.75
## Max. :185.0 Max. :92.00 Max. :6.00
## Dieta
## Length:10
## Class :character
## Mode :character
##
##
## #b)
dades2 <- read.csv("pacients_habits.csv")
View(dades2)
fivenum(dades2$Edat)## [1] 25.0 30.0 39.5 51.0 62.0table(dades2$Tabac)##
## No Sí
## 5 5Ejercicio 3: A partir del conjunto de datos anorexia del paquete MASS, que corresponden a los datos de cambio de peso de pacientes jóvenes con anorexia, mostrad los tipos de datos que contiene y comprobad si existen valores NA y NULL. Para la variable Treat, transformad los valores «CBT», «Cont» y «FT» en «Cogn Beh Tr», «Contr» y «Fam Tr», respectivamente.
library(MASS) #crida llibreria## Warning: el paquet 'MASS' es va construir amb la versió d'R 4.4.3data("anorexia") #crida variable de la llibreria MASS
head(anorexia) #Obserca les dades## Treat Prewt Postwt
## 1 Cont 80.7 80.2
## 2 Cont 89.4 80.1
## 3 Cont 91.8 86.4
## 4 Cont 74.0 86.3
## 5 Cont 78.1 76.1
## 6 Cont 88.3 78.1#Valores NA (valor perdut o dada desconeguda)
table(is.na(anorexia))##
## FALSE
## 216#valors NULL (absència de valor o que no existeix)
table(is.null(anorexia))##
## FALSE
## 1#Variable Treat
##library(dplyr)
##anorexia$Treat<-recode(anorexia$Treat, "CBT" = "Cogn Beh Tr", "Cont" = "Contr","FT" = "Fam Tr")
anorexia_F<- factor(anorexia$Treat,levels=c("CBT","Cont","FT"),labels=c("Cogn Beh Tr","Contr","Fam Tr"))
anorexia_F## [1] Contr Contr Contr Contr Contr Contr
## [7] Contr Contr Contr Contr Contr Contr
## [13] Contr Contr Contr Contr Contr Contr
## [19] Contr Contr Contr Contr Contr Contr
## [25] Contr Contr Cogn Beh Tr Cogn Beh Tr Cogn Beh Tr Cogn Beh Tr
## [31] Cogn Beh Tr Cogn Beh Tr Cogn Beh Tr Cogn Beh Tr Cogn Beh Tr Cogn Beh Tr
## [37] Cogn Beh Tr Cogn Beh Tr Cogn Beh Tr Cogn Beh Tr Cogn Beh Tr Cogn Beh Tr
## [43] Cogn Beh Tr Cogn Beh Tr Cogn Beh Tr Cogn Beh Tr Cogn Beh Tr Cogn Beh Tr
## [49] Cogn Beh Tr Cogn Beh Tr Cogn Beh Tr Cogn Beh Tr Cogn Beh Tr Cogn Beh Tr
## [55] Cogn Beh Tr Fam Tr Fam Tr Fam Tr Fam Tr Fam Tr
## [61] Fam Tr Fam Tr Fam Tr Fam Tr Fam Tr Fam Tr
## [67] Fam Tr Fam Tr Fam Tr Fam Tr Fam Tr Fam Tr
## Levels: Cogn Beh Tr Contr Fam TrEjercicio 4: a) Exportad los datos biopsy del paquete MASS a un archivo «.csv.» b) Exportad los datos melanoma del paquete MASS a archivos de tres diferentes formatos y comprobad que se han creado los diferentes archivos en los formatos y las rutas especificados. Podéis generar una captura de pantalla de su ubicación en la carpeta.
#a)
library(MASS)
dades4<-data("biopsy")
write.csv("dades4", file="Exercici4.csv")
#b)
data("Melanoma")
dades41<-Melanoma
#format txt
write.table(dades41,"A:/Arxius/RStudio Arxius Exportats/melanoma.txt")
#format .xlsx
library(writexl)## Warning: el paquet 'writexl' es va construir amb la versió d'R 4.4.3write_xlsx(dades41,"A:/Arxius/RStudio Arxius Exportats/melanoma.xlsx")
#format .SAS
library(foreign)
write.foreign(dades41,
datafile = "A:/Arxius/RStudio Arxius Exportats/melanoma.txt",
codefile = "A:/Arxius/RStudio Arxius Exportats/melanoma.sas",
package="SAS")knitr::include_graphics("Foto.png")
Captura de pantalla
- Generad un resumen (summary) de la variable age de melanoma y guardad la salida que os aparece en un documento .doc
library(modelsummary)## Warning: el paquet 'modelsummary' es va construir amb la versió d'R 4.4.3dades_age <- data.frame(age = Melanoma$age)
datasummary_skim(dades_age)| Unique | Missing Pct. | Mean | SD | Min | Median | Max | Histogram | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| age | 70 | 0 | 52.5 | 16.7 | 4.0 | 54.0 | 95.0 |  |
datasummary_skim(dades_age,output = "A:/Arxius/RStudio Arxius Exportats/resum_age.docx")knitr::include_graphics("Foto2.png")
Captura de pantalla 2
- Buscad un data frame en algún repositorio de datos de Biomedicina, descargad un conjunto de datos en «.csv» e importad este fichero a un documento R Markdown usando el código o el menú de importación de RStudio.
data("genotype")
head(genotype)## Litter Mother Wt
## 1 A A 61.5
## 2 A A 68.2
## 3 A A 64.0
## 4 A A 65.0
## 5 A A 59.7
## 6 A B 55.0write.csv(genotype, file="A:/Arxius/RStudio Arxius Exportats/genotype.csv")
dades4d<-read.csv("A:/Arxius/RStudio Arxius Exportats/genotype.csv")
summary(dades4d)## X Litter Mother Wt
## Min. : 1 Length:61 Length:61 Min. :36.30
## 1st Qu.:16 Class :character Class :character 1st Qu.:48.20
## Median :31 Mode :character Mode :character Median :54.00
## Mean :31 Mean :53.97
## 3rd Qu.:46 3rd Qu.:60.30
## Max. :61 Max. :69.80Ejercicio 5: En el siguiente ejemplo veremos cómo utilizar diferentes operadores sobre el conjunto de datos birthwt, así como también algunas funciones que nos permiten obtener más información de las variables:
library(MASS)
data("birthwt")
head(birthwt)## low age lwt race smoke ptl ht ui ftv bwt
## 85 0 19 182 2 0 0 0 1 0 2523
## 86 0 33 155 3 0 0 0 0 3 2551
## 87 0 20 105 1 1 0 0 0 1 2557
## 88 0 21 108 1 1 0 0 1 2 2594
## 89 0 18 107 1 1 0 0 1 0 2600
## 91 0 21 124 3 0 0 0 0 0 2622View(birthwt)
summary(birthwt)## low age lwt race
## Min. :0.0000 Min. :14.00 Min. : 80.0 Min. :1.000
## 1st Qu.:0.0000 1st Qu.:19.00 1st Qu.:110.0 1st Qu.:1.000
## Median :0.0000 Median :23.00 Median :121.0 Median :1.000
## Mean :0.3122 Mean :23.24 Mean :129.8 Mean :1.847
## 3rd Qu.:1.0000 3rd Qu.:26.00 3rd Qu.:140.0 3rd Qu.:3.000
## Max. :1.0000 Max. :45.00 Max. :250.0 Max. :3.000
## smoke ptl ht ui
## Min. :0.0000 Min. :0.0000 Min. :0.00000 Min. :0.0000
## 1st Qu.:0.0000 1st Qu.:0.0000 1st Qu.:0.00000 1st Qu.:0.0000
## Median :0.0000 Median :0.0000 Median :0.00000 Median :0.0000
## Mean :0.3915 Mean :0.1958 Mean :0.06349 Mean :0.1481
## 3rd Qu.:1.0000 3rd Qu.:0.0000 3rd Qu.:0.00000 3rd Qu.:0.0000
## Max. :1.0000 Max. :3.0000 Max. :1.00000 Max. :1.0000
## ftv bwt
## Min. :0.0000 Min. : 709
## 1st Qu.:0.0000 1st Qu.:2414
## Median :0.0000 Median :2977
## Mean :0.7937 Mean :2945
## 3rd Qu.:1.0000 3rd Qu.:3487
## Max. :6.0000 Max. :4990- ¿Cuál es la edad máxima de las madres del conjunto de datos?
max(birthwt$age)## [1] 45- ¿Cuál es la edad mínima de las madres del conjunto de datos?
min(birthwt$age)## [1] 14- ¿Cuál es el rango de edad de las madres?
rang <- max(birthwt$age) - min(birthwt$age)
rang## [1] 31- ¿Fumaba la madre cuyo recién nacido era el de menor peso?
#Aquí li vull indicar que em primer em busqui quin és el nadó que pesa menys (min(birthwt$bwt)), després
# observi la fila hi ha aquesta informació iq ue el digui si la mare fumadora d'aquella fila fumava o no.
birthwt$smoke [birthwt$bwt == min(birthwt$bwt)]## [1] 1#Si ho escriguis com al principi deia: birthwt$smoke[min(birthwt$bwt)] li demano el pes min del nadó (709), i estaria intentant accedir a la fila 709 - ¿Cuánto pesó el recién nacido cuya madre tenía la edad máxima?
birthwt$bwt [birthwt$age==max(birthwt$age)]## [1] 4990- Listad los pesos de los recién nacidos, cuyas madres visitarán menos de dos veces al médico durante el primer trimestre.
birthwt$bwt[birthwt$ftv<2]## [1] 2523 2557 2600 2622 2637 2637 2663 2665 2722 2733 2751 2769 2769 2778 2807
## [16] 2821 2836 2863 2877 2906 2920 2920 2920 2948 2948 2977 2977 2922 3033 3062
## [31] 3062 3062 3062 3090 3090 3100 3104 3132 3175 3175 3203 3203 3203 3225 3225
## [46] 3232 3234 3260 3274 3317 3317 3331 3374 3374 3402 3416 3444 3459 3460 3473
## [61] 3544 3487 3544 3572 3572 3586 3600 3614 3614 3629 3637 3643 3651 3651 3651
## [76] 3651 3699 3728 3756 3770 3770 3770 3790 3799 3827 3884 3912 3940 3941 3941
## [91] 3969 3997 3997 4054 4054 4111 4174 4238 4593 4990 709 1135 1330 1474 1588
## [106] 1588 1701 1729 1790 1818 1885 1893 1899 1928 1936 1970 2055 2055 2084 2084
## [121] 2100 2125 2187 2187 2211 2225 2240 2240 2282 2296 2296 2325 2353 2353 2367
## [136] 2381 2381 2381 2410 2410 2410 2424 2442 2466 2466 2495 2495Ejercicio 6: A partir del conjunto de datos anorexia trabajado en apartados anteriores, cread una matriz que tenga como columnas los valores de Prewt y Postwt, y cada fila sean los valores correspondientes para cada posición.
data("anorexia")
matriz<- matrix(c(anorexia$Prewt,anorexia$Postwt),ncol=2)
#Amb la c ajuntem els vectors
colnames(matriz) <- c("Prewt", "Postwt")
matriz## Prewt Postwt
## [1,] 80.7 80.2
## [2,] 89.4 80.1
## [3,] 91.8 86.4
## [4,] 74.0 86.3
## [5,] 78.1 76.1
## [6,] 88.3 78.1
## [7,] 87.3 75.1
## [8,] 75.1 86.7
## [9,] 80.6 73.5
## [10,] 78.4 84.6
## [11,] 77.6 77.4
## [12,] 88.7 79.5
## [13,] 81.3 89.6
## [14,] 78.1 81.4
## [15,] 70.5 81.8
## [16,] 77.3 77.3
## [17,] 85.2 84.2
## [18,] 86.0 75.4
## [19,] 84.1 79.5
## [20,] 79.7 73.0
## [21,] 85.5 88.3
## [22,] 84.4 84.7
## [23,] 79.6 81.4
## [24,] 77.5 81.2
## [25,] 72.3 88.2
## [26,] 89.0 78.8
## [27,] 80.5 82.2
## [28,] 84.9 85.6
## [29,] 81.5 81.4
## [30,] 82.6 81.9
## [31,] 79.9 76.4
## [32,] 88.7 103.6
## [33,] 94.9 98.4
## [34,] 76.3 93.4
## [35,] 81.0 73.4
## [36,] 80.5 82.1
## [37,] 85.0 96.7
## [38,] 89.2 95.3
## [39,] 81.3 82.4
## [40,] 76.5 72.5
## [41,] 70.0 90.9
## [42,] 80.4 71.3
## [43,] 83.3 85.4
## [44,] 83.0 81.6
## [45,] 87.7 89.1
## [46,] 84.2 83.9
## [47,] 86.4 82.7
## [48,] 76.5 75.7
## [49,] 80.2 82.6
## [50,] 87.8 100.4
## [51,] 83.3 85.2
## [52,] 79.7 83.6
## [53,] 84.5 84.6
## [54,] 80.8 96.2
## [55,] 87.4 86.7
## [56,] 83.8 95.2
## [57,] 83.3 94.3
## [58,] 86.0 91.5
## [59,] 82.5 91.9
## [60,] 86.7 100.3
## [61,] 79.6 76.7
## [62,] 76.9 76.8
## [63,] 94.2 101.6
## [64,] 73.4 94.9
## [65,] 80.5 75.2
## [66,] 81.6 77.8
## [67,] 82.1 95.5
## [68,] 77.6 90.7
## [69,] 83.5 92.5
## [70,] 89.9 93.8
## [71,] 86.0 91.7
## [72,] 87.3 98.0Ejercicio 7: Copia el código siguiente en tu consola para generar un data frame con veinticinco registros y seis variables, y responde a los siguientes apartados:
Identificador <-c("I1","I2","I3","I4","I5","I6","I7","I8","I9","I10","I11","I12","I13","I14",
"I15","I16","I17","I18","I19","I20","I21","I22","I23","I24","I25")
Edad <- c(23,24,21,22,23,25,26,24,21,22,23,25,26,24,22,21,25,26,24,21,25,27,26,22,29)
Sexo <-c(1,2,1,1,1,2,2,2,1,2,1,2,2,2,1,1,1,2,2,2,1,2,1,1,2) #1 para mujeres y 2 para hombres
Peso <-c(76.5,81.2,79.3,59.5,67.3,78.6,67.9,100.2,97.8,56.4,65.4,67.5,87.4,99.7,87.6
,93.4,65.4,73.7,85.1,61.2,54.8,103.4,65.8,71.7,85.0)
Alt <-c(165,154,178,165,164,175,182,165,178,165,158,183,184,164,189,167,182,179,165
,158,183,184,189,166,175) #altura en cm
Fuma <-c("SÍ","NO","SÍ","SÍ","NO","NO","NO","SÍ","SÍ","SÍ","NO","NO","SÍ","SÍ","SÍ",
"SÍ","NO","NO","SÍ","SÍ","SÍ","NO","SÍ","NO","SÍ")
Trat_Pulmon <- data.frame(Identificador,Edad,Sexo,Peso,Alt,Fuma)
Trat_Pulmon## Identificador Edad Sexo Peso Alt Fuma
## 1 I1 23 1 76.5 165 SÍ
## 2 I2 24 2 81.2 154 NO
## 3 I3 21 1 79.3 178 SÍ
## 4 I4 22 1 59.5 165 SÍ
## 5 I5 23 1 67.3 164 NO
## 6 I6 25 2 78.6 175 NO
## 7 I7 26 2 67.9 182 NO
## 8 I8 24 2 100.2 165 SÍ
## 9 I9 21 1 97.8 178 SÍ
## 10 I10 22 2 56.4 165 SÍ
## 11 I11 23 1 65.4 158 NO
## 12 I12 25 2 67.5 183 NO
## 13 I13 26 2 87.4 184 SÍ
## 14 I14 24 2 99.7 164 SÍ
## 15 I15 22 1 87.6 189 SÍ
## 16 I16 21 1 93.4 167 SÍ
## 17 I17 25 1 65.4 182 NO
## 18 I18 26 2 73.7 179 NO
## 19 I19 24 2 85.1 165 SÍ
## 20 I20 21 2 61.2 158 SÍ
## 21 I21 25 1 54.8 183 SÍ
## 22 I22 27 2 103.4 184 NO
## 23 I23 26 1 65.8 189 SÍ
## 24 I24 22 1 71.7 166 NO
## 25 I25 29 2 85.0 175 SÍ- Seleccionad los registros con edad > 22.
a<- Trat_Pulmon[Trat_Pulmon$Edad>22,]
a## Identificador Edad Sexo Peso Alt Fuma
## 1 I1 23 1 76.5 165 SÍ
## 2 I2 24 2 81.2 154 NO
## 5 I5 23 1 67.3 164 NO
## 6 I6 25 2 78.6 175 NO
## 7 I7 26 2 67.9 182 NO
## 8 I8 24 2 100.2 165 SÍ
## 11 I11 23 1 65.4 158 NO
## 12 I12 25 2 67.5 183 NO
## 13 I13 26 2 87.4 184 SÍ
## 14 I14 24 2 99.7 164 SÍ
## 17 I17 25 1 65.4 182 NO
## 18 I18 26 2 73.7 179 NO
## 19 I19 24 2 85.1 165 SÍ
## 21 I21 25 1 54.8 183 SÍ
## 22 I22 27 2 103.4 184 NO
## 23 I23 26 1 65.8 189 SÍ
## 25 I25 29 2 85.0 175 SÍ#Al pdf utilitza el subset() "subset(x, subset, select)", te la funcio d'extreure informacio de la data.frame o del vector: subset(Trat_Pulmon, Edad > 22, select = c(Identificador, Peso))- Seleccionad el elemento 3 de la columna 4 del conjunto de datos (contando el identificador).
b<-Trat_Pulmon[3,4] #objecte[fila, columna]
b## [1] 79.3- Usad el comando subset() para seleccionar todas las filas que tienen una edad menor que 27 años y sin incluir la columna Alt.
c<-subset(Trat_Pulmon,Trat_Pulmon$Edad<27,select=-Alt)
c## Identificador Edad Sexo Peso Fuma
## 1 I1 23 1 76.5 SÍ
## 2 I2 24 2 81.2 NO
## 3 I3 21 1 79.3 SÍ
## 4 I4 22 1 59.5 SÍ
## 5 I5 23 1 67.3 NO
## 6 I6 25 2 78.6 NO
## 7 I7 26 2 67.9 NO
## 8 I8 24 2 100.2 SÍ
## 9 I9 21 1 97.8 SÍ
## 10 I10 22 2 56.4 SÍ
## 11 I11 23 1 65.4 NO
## 12 I12 25 2 67.5 NO
## 13 I13 26 2 87.4 SÍ
## 14 I14 24 2 99.7 SÍ
## 15 I15 22 1 87.6 SÍ
## 16 I16 21 1 93.4 SÍ
## 17 I17 25 1 65.4 NO
## 18 I18 26 2 73.7 NO
## 19 I19 24 2 85.1 SÍ
## 20 I20 21 2 61.2 SÍ
## 21 I21 25 1 54.8 SÍ
## 23 I23 26 1 65.8 SÍ
## 24 I24 22 1 71.7 NO#Si volguessim excloure més d'una columna llavors ens seria útil utilizar select=-c(Alt,Pes,...)Ejercicio 8: Incorporad el dataset ChickWeight que contiene información sobre el peso de 578 pollitos en gramos (weight), el tiempo desde la medición al nacer (Time), una variable identificadora de cada pollito (Chick) a partir del rango de peso y una variable factor con el tipo de dieta experimental que cada pollito recibió (Diet). a) Incorporad el conjunto de datos ChickWeight del paquete datasets a vuestro entorno de trabajo.
data("ChickWeight")
head(ChickWeight)## weight Time Chick Diet
## 1 42 0 1 1
## 2 51 2 1 1
## 3 59 4 1 1
## 4 64 6 1 1
## 5 76 8 1 1
## 6 93 10 1 1- Generad un gráfico de dispersión de la variable weight.
plot(ChickWeight$weight,main = "Plot", xlab = "Chick", ylab = "Wheight", col="green4" )
c) Cread un diagrama de caja con la variable Time.
boxplot(ChickWeight$Time, main = "Diagrama de caixes",xlab="Chick",ylab="Time",col="red")
Ejercicio 9: A partir del conjunto de datos anorexia del paquete MASS,
cread otro data frame que se llame anorexia_treat_df formado por Treat y
por un vector nuevo calculado a partir de la diferencia Prewt-Postwt. De
esta manera, nos quedará un data frame que contenga el tipo de
tratamiento y el valor del peso ganado o perdido después de haber
realizado el tratamiento.
library(MASS)
data("anorexia")
Diferencia_Pes<-anorexia$Prewt-anorexia$Postwt
Treat<-anorexia$Treat
anorexia_treat_df<-data.frame(Treat,Diferencia_Pes)
anorexia_treat_df## Treat Diferencia_Pes
## 1 Cont 0.5
## 2 Cont 9.3
## 3 Cont 5.4
## 4 Cont -12.3
## 5 Cont 2.0
## 6 Cont 10.2
## 7 Cont 12.2
## 8 Cont -11.6
## 9 Cont 7.1
## 10 Cont -6.2
## 11 Cont 0.2
## 12 Cont 9.2
## 13 Cont -8.3
## 14 Cont -3.3
## 15 Cont -11.3
## 16 Cont 0.0
## 17 Cont 1.0
## 18 Cont 10.6
## 19 Cont 4.6
## 20 Cont 6.7
## 21 Cont -2.8
## 22 Cont -0.3
## 23 Cont -1.8
## 24 Cont -3.7
## 25 Cont -15.9
## 26 Cont 10.2
## 27 CBT -1.7
## 28 CBT -0.7
## 29 CBT 0.1
## 30 CBT 0.7
## 31 CBT 3.5
## 32 CBT -14.9
## 33 CBT -3.5
## 34 CBT -17.1
## 35 CBT 7.6
## 36 CBT -1.6
## 37 CBT -11.7
## 38 CBT -6.1
## 39 CBT -1.1
## 40 CBT 4.0
## 41 CBT -20.9
## 42 CBT 9.1
## 43 CBT -2.1
## 44 CBT 1.4
## 45 CBT -1.4
## 46 CBT 0.3
## 47 CBT 3.7
## 48 CBT 0.8
## 49 CBT -2.4
## 50 CBT -12.6
## 51 CBT -1.9
## 52 CBT -3.9
## 53 CBT -0.1
## 54 CBT -15.4
## 55 CBT 0.7
## 56 FT -11.4
## 57 FT -11.0
## 58 FT -5.5
## 59 FT -9.4
## 60 FT -13.6
## 61 FT 2.9
## 62 FT 0.1
## 63 FT -7.4
## 64 FT -21.5
## 65 FT 5.3
## 66 FT 3.8
## 67 FT -13.4
## 68 FT -13.1
## 69 FT -9.0
## 70 FT -3.9
## 71 FT -5.7
## 72 FT -10.7Seleccionad aquellos individuos que han ganado peso después del tratamiento y cread un nuevo conjunto llamado anorexia_treat_C_df que contenga solo los datos de aquellos que han seguido el tratamiento «Cont» y que han ganado peso después del tratamiento.
anorexia_treat_C_df<-subset(anorexia_treat_df,Diferencia_Pes>0&Treat=="Cont")
anorexia_treat_C_df## Treat Diferencia_Pes
## 1 Cont 0.5
## 2 Cont 9.3
## 3 Cont 5.4
## 5 Cont 2.0
## 6 Cont 10.2
## 7 Cont 12.2
## 9 Cont 7.1
## 11 Cont 0.2
## 12 Cont 9.2
## 17 Cont 1.0
## 18 Cont 10.6
## 19 Cont 4.6
## 20 Cont 6.7
## 26 Cont 10.2head(anorexia_treat_C_df)## Treat Diferencia_Pes
## 1 Cont 0.5
## 2 Cont 9.3
## 3 Cont 5.4
## 5 Cont 2.0
## 6 Cont 10.2
## 7 Cont 12.2Ejercicio 10: Entrad en RPubs y registraros. Crearos un perfil y subid un documento R Markdown. Los prerequisitos son tener instalado R y RStudio (v0.96.230 o más), y el paquete knitr (v0.5 o más). Pasos que tenéis que seguir para publicar vuestro documento: 1) En RStudio, cread un documento R Markdown. 2) Generad el documento con Knit. 3) En la ventana de previsualización, clicad el botón de publicar. Como solución de vuestro ejercicio, copiad el enlace de vuestra página de prueba de RPubs.